Meta 豪掷 143 亿美元投资 Scale AI，还把 Alexandr Wang 挖来执掌 Meta Superintelligence Labs（MSL）——这阵仗，当时谁看了不得说一句“扎克伯格终于要亮底牌了”？外界普遍以为，这会是 Meta 在 AI 赛道上一次关键转型的起点。
结果呢？这才两个月，裂痕就爬出来了。根据 TechCrunch 的报道，Scale AI 前高管 Ruben Mayer 到 Meta 上班还不到两个月，就火速离职。与此同时，Meta 内部也渐渐传出对 Scale AI 数据质量的质疑声。高管闪离、数据争议、人才流失……这场豪赌的开局，显然不太平。
高管闪离：2 个月就走人
Ruben Mayer 之前是 Scale AI 的生成式 AI 产品与运营高级副总裁，按说算是 Alexandr Wang 亲自带进 MSL 的核心成员。可他在 Meta 的任期短得惊人——入职不到两个月就宣布走人。
有消息说，Mayer 在 Meta 负责的是 AI 数据运营团队，并没有进入 MSL 的核心部门 TBD Labs。TBD Labs 是 Meta 内部专门搞 AI 超级智能的实验室，也是从 OpenAI、谷歌挖来的研究员的聚集地。但 Ruben Mayer 本人否定了这个说法。他在回应 TechCrunch 时强调，自己“从第一天就是 TBD Labs 的一员”，并没有被排除在核心部门之外；他的工作是“帮助搭建实验室所需的一切”，远不止数据层面。他还特意提到，自己并不直接向 Wang 汇报，对在 Meta 的经历“非常满意”，离开纯属“个人原因”。
不管真相到底怎样，一个高管这么短时间就走人，对外界来说已经是个清晰的信号：Meta 和 Scale AI 这场整合，没那么顺溜。
得到巨额投资，反成“失血”信号？
更有意思的是，Meta 对 Scale AI 的信任似乎并没有因为那笔巨额投资而加深。五位知情人士透露，MSL 在训练新模型时，依然在跟 Surge 和 Mercor 这两家数据标注公司合作——它们正是 Scale AI 的直接竞争对手。还有多名 Meta 研究人员直言：Scale 的数据“质量不佳”。
从行业惯例看，AI 实验室同时跟多个数据标注厂商合作并不稀奇。但考虑到 Meta 刚刚砸了 143 亿美元入股 Scale AI，核心研发环节却绕开它——这操作，难免让人觉得意味深长。
对此，Meta 发言人坚称 Scale AI 的数据不存在质量问题；Surge 和 Mercor 则选择不予置评。至于 Scale AI 这边，它在 6 月拿到 Meta 巨额投资后不久，OpenAI 和谷歌就宣布停用它的服务。紧接着，7 月裁掉了 200 名数据标注员工。新任 CEO Jason Droege 把这归结为“市场需求变化”——但业内普遍认为，客户流失才是真正原因。
顶尖人才快速流失，AI 战略也左右摇摆
外部合作关系不稳定，只是冰山一角。多位现任与前任员工透露，MSL 内部的运行同样不太平。最明显的，是新老团队之间的摩擦。顶尖人才招进来了，却留不住：
● 来自 OpenAI、Scale AI 的新研究员对 Meta 繁琐流程不满，部分新人已经闪电离职；
● Meta 原有的 GenAI 团队被边缘化，不少老员工也已走人；
● 一些被 Alexandr Wang 带来的高管，也没有真正进入 TBD Labs 的核心研发团队。
这就让外界开始琢磨：扎克伯格花大价钱从 OpenAI、谷歌、Anthropic 挖来的顶尖人才，Meta 真能留得住吗？
人事动荡之外，Meta 在 AI 战略上同样显得犹豫不决。根据 The Information 的报道，Meta 内部高层正在讨论要不要跟竞争对手合作——把谷歌或 OpenAI 的模型接入到自家应用中。有知情人士称，MSL 团队已经探讨过整合谷歌 Gemini 模型，为 Meta AI 提供更自然的对话式回答；同时也考虑过用 OpenAI 的模型来增强旗下社交应用的 AI 功能。事实上，Meta 内部有些工具已经悄然整合了外部模型——比如员工用公司内部代码助手时，可以调用 Anthropic 的模型进行编程。
换句话说，虽然 Meta 一直强调要自主研发世界领先的大模型，但眼下可能得靠竞争对手的力量来提升产品体验。面对外界的质疑，Meta 的回应是“全盘皆收”：“我们采取的是一种全面策略——既要自己构建世界领先的模型，也会和其他公司合作，同时坚持开源。”
可这番表态并没有打消疑虑，反而招来不少网友的嘲讽：
● “整天调用 API，就能拿到 1 亿美元的薪水，听起来真不错啊！”
● “表面上：顶级AI实验室、年薪数百万美元的研究员；实际上：ChatGPT套壳。”
● “等一下……Meta花了数十亿美元聘请顶尖人才，就是为了在其模型中调用其他家的 API？”
不过，也有专业人士指出，这些合作若成真，应该也只是 Meta 的“权宜之计”——终极目标仍然是推动下一代 Llama 5 模型与谷歌、OpenAI 等对手抗衡。而这一切能否实现，恐怕要等新模型正式亮相时，答案才会揭晓。
